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以下是你必须了解的十大最佳AI自动化测试工具。这份AI质量保证工具清单是基于我们高级QA——Inna Kharytynych的专业经验。
1. Testim
Testim是最受欢迎的AI测试工具之一。它使用AI优化测试场景，可以记录和重放测试场景，然后分析结果数据以自动优化和改进测试。
Testim通过AI算法识别并消除测试中多余和不必要的步骤，并在应用程序发生变化时自动更新测试。使用记录功能，你可以在应用程序中执行不同步骤，Testim会自动生成相应的测试场景。
这对没有编程技能的测试人员尤其有用，因为他们可以轻松创建和更新测试而无需编写代码。Testim还可以轻松与Jira等流行的开发工具集成。
2. TestCraft
TestCraft是一个可以在Google Chrome商店找到的测试自动化扩展。它无缝地将手动测试人员整合到DevOps工作流中，提高了测试团队的整体生产力。
TestCraft由GPT-4驱动，其主要优势是无代码的方法，使没有编程技能的测试人员也可以创建和维护测试。用户可以通过拖放和连接预定义的动作块来使用可视化编辑器创建测试场景。
TestCraft的AI算法会自动优化和调整测试，使其能够跨平台和浏览器工作，大大简化和加快了测试场景的创建和维护。
3. Playwright
Playwright是一个由微软开发的NodeJS库，提供了一个API用于不同的浏览器（Chromium、Firefox和WebKit）的测试自动化。Playwright的主要优势是它与浏览器的紧密集成，以及与Selenium相比，它能与浏览器进行更深层次的交互。
Playwright模拟现实世界的用户交互，为应用程序的功能提供全面视角。对于希望评估网站浏览器兼容性并具备编程技能的人来说，这是一个高度推荐的工具。
Playwright浏览器扩展还提供了方便的代码片段，使你可以通过复制粘贴轻松创建自动化测试。
4. Functionize
Functionize平台利用机器学习（ML）自动化测试和预测缺陷。它允许你基于准确的数据创建测试场景并分析测试结果。
其使命是简化通常复杂的软件测试过程。Functionize致力于通过可扩展的基于云的测试来改善测试创建、消除不一致性和加快发布周期。
这款解决方案帮助企业团队消除传统测试脚本、减少测试维护并最小化对大量质量保证资源的需求。Functionize是QA专家的强大工具。
5. Mabl
Mabl可以从电子邮件和PDF内容生成测试，并在测试过程中随着应用程序UI的变化进行调整。其基于AI的截图比较功能尝试模拟现实生活中的视觉UI测试，以帮助检测不需要的UI变化。
Mabl允许QA专家更新和调试测试而不影响主版本。API端点可以用于运行Mabl测试，并且有插件支持包括GitHub、Bitbucket Pipelines和Azure Pipelines在内的CI/CD平台。Mabl还提供了确定测试覆盖应用程序效果的度量指标，根据页面上的统计数据和交互元素识别漏洞。
6. Dynatrace
Dynatrace是一款性能监控工具，利用AI自动分析问题，帮助追踪性能问题的影响并主动优化应用程序。Dynatrace的主要任务是诊断问题，然后将这些数据传递给承包商以修复错误。
Dynatrace全天候工作，报告应用软件中的所有异常，包括内部和外部服务的延迟、设置中的错误、代码错误等。
7. Micro Focus Fortify
Micro Focus Fortify产品提供无与伦比的静态和动态应用测试，以及最先进的应用安全监控和保护技术。无论是本地部署还是作为服务，Fortify解决方案都提供灵活、可扩展的应用安全解决方案，以满足现代IT部门不断变化的需求。
Fortify的安全测试帮助快速识别应用程序中的风险，无论是内部开发还是从供应商获得的应用程序。
8. Rapid7
Rapid7是漏洞管理和渗透测试解决方案的领导者。它帮助你全面了解信息基础设施的安全性。与传统的漏洞评估或事件管理不同，Rapid7提供了对虚拟、移动、私有和公共云网络的安全可见性。
Rapid7 Nexpose可以与Rapid7 Metasploit集成，全面评估组织IT基础设施中的安全风险。利用所有Rapid7功能与AI应用测试最佳实践相结合，可以显著优化QA流程。
9. ACCELQ
ACCELQ是一款自动化测试编写、规划和执行的AI工具，适用于UI、移动、API和桌面程序测试，覆盖整个QA领域。
ACCELQ通过其基于云的AI驱动平台革新了测试自动化，不需要编写代码。提供跨各种渠道的无缝集成，包括Web、Mobile、API、Desktop和Backend，ACCELQ的统一解决方案简化了整个技术栈的自动化。
10. Sauce Labs
Sauce Labs提供了一个云端测试平台，支持Web和移动应用的功能测试。通过真实设备和并行执行测试，结合移动应用测试最佳实践，效果显著。
Sauce Labs重新定义了测试领域，通过提供低代码自动化Web测试服务，使QA测试人员达到资深自动化工程师的生产力水平。AI驱动的系统帮助简化测试套件的创建、组合和自动化，适用于编程经验有限的人。
如何选择合适的AI工具
第一步：确定AI QA工具的需求
你需要明确AI测试工具的具体需求，记录下来，然后交给团队和管理层审核。
例如，AI QA工具的需求可能如下：
- 工具应自动生成测试用例。
- 工具应自动执行测试用例。
- 工具应生成所需格式的测试结果。
- 测试人员应能够选择要执行的测试用例并提供数据集。
- 工具应能够验证和评估测试结果。
第二步：评估AI测试自动化工具及其供应商
确定QA工具需求后，应采取以下步骤：
- 分析市场上目前可用的商业和开源项目，符合需求。
- 制定AI测试工具的首选列表。
- 评估提供首选列表中解决方案的供应商水平（声誉、支持水平、工具更新频率等）。
- 在测试期间使用所选的AI测试工具并在实践中进行评估。
第三步：评估成本和收益
为了确定AI QA测试工具的有用性，需要权衡实施它的成本和收益。例如，如果一种工具可以将测试过程加速两倍，但其成本比当前执行这些流程的手动测试人员的薪水高出50%，则需要考虑其他AI测试工具，包括定制工具。
第四步：做出最终决定
在你找到的所有AI测试工具中做出最终决定时，你应该拥有以下内容：
- 关于工具的完整信息，包括其优缺点。
- 成本和收益的平衡。
- 即使在详细研究了AI测试工具描述和供应商信息后，也需要在实际工作中试用该系统。在做决定时，必须考虑QA团队的意见。
总结
使用人工智能进行应用测试是一种新的有前景的方法，它可以减少测试准备和执行的时间，提高软件质量，并预测可能的问题。利用本文描述的AI测试自动化工具，在测试过程中应用AI以改进工作。